Cette partie du travail s'assigne comme objectif «
Identifier à l'aide des outils statistiques, la contribution des PME
à la réduction de la pauvreté ».
Rappel théorique sur l'analyse en composantes
principales (ACP)
L'analyse en composantes principales (ACP) est une
technique multi variée dite d'interdépendance, car il n'y a pas
de variable dépendante ou indépendante d'identifiée au
préalable. Une autre caractéristique importante de l'ACP est
qu'il n'y a pas d'hypothèse nulle à tester ou à
vérifier. Elle comprend les statistiques de fiabilité de
l'échelle de mesure ainsi que l'analyse des composantes principales
retenues après test de corrélation des items.
III.2.1 .1 Test de
Fiabilité de l'échelle
Le tableau suivant présente les statistiques de fiabilité de
l'échelle de mesure
Tableau n°36. statistique de
fiabilité
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Alpha de Cronbach
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Nombre d'éléments
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,964
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10
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Source : Analyse avec SPSS
Il ressort de ce tableau que le coefficient Alpha de Cronbach
est fort, soit de 0, 964, plus cette valeur est proche de 1, plus la
cohérence interne de l'échelle est forte. Ce qui est le cas pour
les items retenus pour l'échelle de mesure de la présente
étude.
III.2.1 .2. Analyse factorielle
Les techniques d'analyse factorielle, telles que l'ACP, visent
trois objectifs principaux:
1. Comprendre la structure d'un ensemble de variables (dans un
questionnaire, voir quelles variables sont associées)
2. Concevoir et raffiner des instruments de mesure comme les
tests psychométriques et les questionnaires basés sur des
échelles de type Likert permettant de mesurer des construits latents
(qu'il est impossible de mesurer directement comme le degré de stress ou
de bonheur d'une personne).
3. Condenser l'information contenue à
l'intérieur d'un grand nombre de variables (d'items d'un questionnaire
ou d'un test, par exemple) en un ensemble restreint de nouvelles dimensions
composites tout en assurant une perte minimale d'informations (Hair et al.,
1998). On cherche donc à faire émerger les construits ou les
dimensions sous-jacentes à un ensemble de variables.
Dans ce point nous cherchons à caractériser les
variables de l'étude afin de dégager les interrelations qui
existent entre elles et de capter les aspects économiques et sociaux de
la contribution des PME à la réduction de la pauvreté au
sein des ménages des propriétaires à Goma.
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